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    鋼管內(nèi)檢測機器人控制系統(tǒng)設(shè)計

    2023-11-03 03:49:38劉晶晶韓秀林李建一周書亮鄧軍煥
    焊管 2023年10期
    關(guān)鍵詞:內(nèi)壁鋼管傳輸

    劉晶晶,韓秀林,李建一,周書亮,鄧軍煥,王 洋

    (1.華油鋼管有限公司,河北 青縣 062658;2.河北省高壓管線螺旋焊管技術(shù)創(chuàng)新中心,河北 青縣 062658)

    0 前 言

    鋼管內(nèi)壁檢測是鋼管質(zhì)量檢驗的重要環(huán)節(jié)。鋼管檢測機器人不僅可以協(xié)助工作人員檢測內(nèi)壁缺陷,還可以替代檢測人員進入一些環(huán)境復(fù)雜、空間狹小的鋼管中,然而這些機器人的檢測水平與可靠性參差不齊。此外,以往的缺陷檢測過程采用紙質(zhì)記錄的方式,相較電子圖像采集和記錄,紙質(zhì)記錄不便于記錄和查詢,易缺失、出錯。本研究從優(yōu)化設(shè)計機器人運行機構(gòu)、增強其可靠性、提高機器人利用率、降低工人勞動強度、提高工作效率以及擴大檢測作業(yè)范圍等方面,綜合智能移動載體和管道缺陷檢測技術(shù),設(shè)計了一種高可靠性的模塊化控制系統(tǒng)鋼管內(nèi)壁檢測機器人。

    1 設(shè)計思路

    鋼管內(nèi)壁檢測系統(tǒng)采用軟硬件結(jié)合的模塊化方式進行整體設(shè)計,系統(tǒng)包括視頻采集模塊、鋼管邊緣檢測模塊、無線傳輸模塊、RFID 標簽讀取模塊、機器人本體模塊、移動模塊以及智能缺陷專家云引擎數(shù)據(jù)庫等,配合控制軟件、人工智能算法的應(yīng)用,實現(xiàn)鋼管內(nèi)壁缺陷檢測的最優(yōu)化匹配。

    硬件部分采用機器人系統(tǒng)對鋼管進行巡檢與探測,不僅要保證各模塊的穩(wěn)定性與精確度,還要考慮各模塊之間協(xié)作的一致性;軟件部分通過無線傳輸系統(tǒng),由遠程操作器控制機器人動作,通過RFID射頻技術(shù),獲取物聯(lián)網(wǎng)鋼管信息,同時應(yīng)用人工智能算法對采集的圖片進行處理,得到缺陷識別結(jié)果,與專有的缺陷專家云數(shù)據(jù)庫交互判斷,從而達到自動化分析檢測的目的。

    收集生產(chǎn)現(xiàn)場鋼管內(nèi)壁缺陷信息(圖像和數(shù)據(jù)),并與現(xiàn)有缺陷指標數(shù)據(jù)做對比分析,能夠為后續(xù)搭建云引擎數(shù)據(jù)庫奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。搭建千兆網(wǎng)絡(luò)傳輸環(huán)境及服務(wù)器磁盤陣列存儲環(huán)境,提高高清視頻圖片傳輸速度與存儲模式,確保后期高清圖片采集存儲的穩(wěn)定性。

    2 系統(tǒng)設(shè)計

    2.1 硬件設(shè)計

    2.1.1 機器人本體模塊

    鋼管內(nèi)壁檢測機器人硬件部分主要由機器人本體、操作遙控終端和輸送單元(可移動升降平臺)三部分組成。機器人本體主要包括機械臂、底板、電池、高清云臺、防跌落感應(yīng)系統(tǒng)(如圖1所示);操作遙控終端包括視頻顯示器、安勤工控機、無線傳輸模塊、指令操作界面、存儲裝置;輸送單元包括導(dǎo)軌、機器人平放平臺。

    圖1 機器人本體小車結(jié)構(gòu)示意圖

    本研究設(shè)計的鋼管內(nèi)檢測機器人尺寸適用管徑508~1 620 mm。為滿足機器人在管道內(nèi)穩(wěn)定行走,綜合比較輪式、蠕動式、履帶式、多足行走、螺旋驅(qū)動等方式,輪式驅(qū)動具有驅(qū)動能力強、主動轉(zhuǎn)向性好、運動效率高、可靠性好等特點,因此移動裝置采用錐齒輪+鏈條傳動雙電機輪式驅(qū)動,通過電機控制機械結(jié)構(gòu)實現(xiàn)自適應(yīng)管道直徑變化,并且具備較高和均勻的運行速度,保障機器人穩(wěn)定性和靈活性。機械臂設(shè)計采用絲杠步進電機驅(qū)動連桿結(jié)構(gòu),可自動升降,以適應(yīng)不同管徑距離。在機器人幾何中心位置安裝陀螺儀傳感器,用于測量機器人運動時是否處于水平的姿態(tài)。

    機械臂前端掛載相機,由3個120°或4個90°攝像頭組成可以360°環(huán)視的攝像頭組,結(jié)合補光燈一起安裝在控制云臺上,以保證拍攝圖像清晰無死角,相機安裝減震裝置,相機工作時角度不受機械臂轉(zhuǎn)動影響。電源為內(nèi)部的各種檢測裝置及控制裝置提供動力,線纜式電源具有不斷電優(yōu)點,且機器人故障時可通過抗拉電纜收回,但負載較重。無纜式電源可攜帶電池組,配備電量檢測、自動返航功能,保證為機器人提供可靠動力系統(tǒng),因此本系統(tǒng)采用無纜式電源。

    2.1.2 輸送單元模塊(可移動升降平臺)

    輸送單元模塊(可移動升降平臺)根據(jù)機器人尺寸匹配設(shè)計,如圖2 所示。輸送單元可根據(jù)需求由電池或電源模塊供電,控制信號線與主控板上相應(yīng)接口連接。輸送單元工作中搭載機器人本體小車自動運行到指定地點。

    圖2 可移動升降平臺

    2.1.3 操作遙控終端

    操作遙控終端主要由安裝箱體、視頻顯示器、工控機、存儲裝置、指令操控界面、I/O控制端等組成。操作遙控終端是機器人手動號令的發(fā)動者,控制鋼管內(nèi)壁檢測機器人按照指令動作,并將機器人的狀態(tài)實時反饋給操作者。

    2.2 軟件設(shè)計

    軟件利用QT5.12 和Visual Studio 2017 開發(fā),數(shù)據(jù)庫采用MySQL。主要功能包括操作遙控終端控制系統(tǒng)、無線傳輸系統(tǒng)、人工智能算法和缺陷云數(shù)據(jù)庫。

    2.2.1 上位機操作遙控終端控制系統(tǒng)

    機器人按上位機操作遙控終端控制系統(tǒng)發(fā)出的指令進行運動,采集鋼管內(nèi)部圖像,并對工裝進行校位,確定機器人工作位置,發(fā)現(xiàn)問題實時報警,實現(xiàn)對機器人的運動控制、數(shù)據(jù)收發(fā)、圖像接收、發(fā)送控制命令等功能。操作控制終端界面如圖3 所示。

    圖3 操作控制終端界面

    2.2.2 無線傳輸系統(tǒng)

    無線傳輸系統(tǒng)實現(xiàn)實時視頻圖像數(shù)據(jù)的傳輸、鋼管信息數(shù)據(jù)的傳輸?shù)?。無線傳輸系統(tǒng)接收機器人傳輸?shù)囊曨l信息,并轉(zhuǎn)發(fā)來自控制中心的機器人控制命令。機器人對錄制的視頻實時存儲,并通過RFID 芯片自動獲取物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中鋼管的管號信息及生產(chǎn)信息,形成內(nèi)檢檢測報告。機器人系統(tǒng)與現(xiàn)有的物聯(lián)網(wǎng)信息集成,在生產(chǎn)過程中實時把控鋼管檢測信息,并做出相應(yīng)的處理。機器人本體無線網(wǎng)絡(luò)控制流程和可移動升降平臺無線網(wǎng)絡(luò)控制流程如圖4所示。

    圖4 機器人本體無線網(wǎng)絡(luò)控制和可移動升降平臺無線網(wǎng)絡(luò)控制流程圖

    2.2.3 人工智能算法

    系統(tǒng)所采用的檢測算法是基于目前最新的人工智能深度學(xué)習(xí)框架,在16 種算法(顯著性檢測、超像素分割、貝葉斯缺陷識別模型、基于深度學(xué)習(xí)的缺陷缺陷檢測算法等)測試和對比的基礎(chǔ)上,不斷改進,形成了一種精度高且能達到實時監(jiān)測要求的缺陷識別定位算法。利用機器人傳回的數(shù)據(jù),將視頻采樣為關(guān)鍵幀圖像,并對圖像中的缺陷進行有效識別和抓取,將提取到的缺陷圖像定位標記保存,當檢測到故障點時實時報警,并在大屏幕上顯示故障圖像和故障位置,以便操作人員進行人工確認。

    2.2.4 缺陷云數(shù)據(jù)庫

    缺陷云數(shù)據(jù)庫對圖像數(shù)據(jù)進行存儲和管理,形成鋼管內(nèi)檢檢測報告,為缺陷模型的建立形成大數(shù)據(jù)支持。

    3 運行過程

    鋼管檢測機器人運行過程如圖5所示。鋼管檢測機器人收到指令,由輸送單元(可移動升降平臺)攜帶機器人從原始位置出發(fā),到達管口處,觸發(fā)距離傳感器,機器人向管內(nèi)移動,傳感器同時觸發(fā)控制端工控機程序,機器人檢測系統(tǒng)與控制系統(tǒng)開始工作,畫面?zhèn)骰毓た貦C。機器人行進到管端后,前端傳感器發(fā)出指令,控制系統(tǒng)與檢測系統(tǒng)停止工作,同時機器人退回至輸送單元(可移動升降平臺)初始位置,結(jié)束作業(yè),生成檢測報告進行分析存儲。

    圖5 鋼管檢測機器人工作流程圖

    4 應(yīng)用效果

    經(jīng)過調(diào)試,鋼管內(nèi)壁檢測機器人運行穩(wěn)定、靈活,在設(shè)計范圍內(nèi)可自適應(yīng)不同的管徑,同時可清晰地抓拍當前幀畫面,快速檢索定位,為檢測人員提供數(shù)據(jù)分析。軟件部分經(jīng)過不斷優(yōu)化,與物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)深度集成,通過在生產(chǎn)現(xiàn)場針對不同缺陷的鋼管進行反復(fù)模擬訓(xùn)練學(xué)習(xí),收集了大量新型缺陷/缺欠,規(guī)避壓痕、焊渣、鐵屑等非缺陷因素。根據(jù)現(xiàn)場測試情況,持續(xù)優(yōu)化人工智能算法,不斷充實完善數(shù)據(jù)庫,并在現(xiàn)場對成品檢測后的鋼管利用人工智能算法及缺陷引擎數(shù)據(jù)庫進行缺陷識別測試,與成品實際檢測結(jié)果進行對比分析,對現(xiàn)有缺陷數(shù)據(jù)庫中的缺陷/缺欠識別率達到97%。

    5 結(jié)束語

    設(shè)計的鋼管內(nèi)壁檢測機器人將多傳感器數(shù)據(jù)融合分析技術(shù),采用模塊化設(shè)計,軟硬件平臺協(xié)同工作,增強了機器人整體的穩(wěn)定性與可靠性,可適用鋼管規(guī)格Φ508 mm~Φ1 620 mm。機器人運動速度最高可達4 m/min,能夠提高鋼管內(nèi)表面缺陷在線檢測的效率,減少人為檢測失誤,解決檢測條件困難、人員作業(yè)空間受限條件下的鋼管內(nèi)表面檢測難題,保證鋼管檢測過程高效、可靠地讀取和記錄鋼管信息,不僅為提高鋼管內(nèi)壁檢測機器人的檢測效果提供了參考,而且對鋼管內(nèi)壁檢測自動化、信息化水平提升具有重要意義。

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